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Development of an automated system for counting aerosols using image analysis and artificial intelligence
P. Didier* (1), T. Bentaboulet (1,2), R. Fournier (3), E. Algré (2)
1. Univ Paris Est Créteil, CERTES, Creteil, France
2. Univ Gustave Eiffel, ESYCOM, ESIEE Paris, Cité Descartes, Noisy-le-Grand, France
3. Univ Paris Est Créteil, LISSI, Vitry-sur-Seine, France
[2025]
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Résumé
Cette étude vise à développer un outil de détection et de comptage automatique d'aérosols déposés sur des surfaces de silicium lisses ou microstructurées, en utilisant le modèle d'intelligence artificielle YOLOv8. Un protocole d'acquisition d'images, établi à partir d'études préliminaires de traitement d'images, a permis de créer une base de données substantielle pour l'entraînement du modèle. Les tests de comptage confirment les performances élevées du modèle YOLOv8, capable de détecter efficacement des particules de 3,7 ?m de diamètre aérodynamique.
Mots clés
aérosols, comptage automatique, intelligence artificielle, YOLOv8
Abstract
The aim of this study is to develop an automated tool for detecting and counting aerosols deposited on bare or microstructured silicon surfaces, using the YOLOv8 artificial intelligence model. An image acquisition protocol, based on preliminary image processing studies, was established to create a substantial database for training the model. Counting tests confirm the high performance of the YOLOv8 model, effectively detecting particles with an aerodynamic diameter of 3.7 ?m.
Keywords
aerosols, automatic counting, artificial intelligence, YOLOv8
DOI
10.25576/ASFERA-CFA2025-43926